范瀟茹,陳莎,施予寧,郝春,2*
慢性病是造成全球疾病負(fù)擔(dān)的重要因素[1],每年約有71%的死亡可歸因于慢性?。?]。共病,即患有兩種或兩種以上的慢性?。?-5]。相比于患單種慢性病,多種慢性病的相互作用會(huì)對(duì)人群造成更大的健康危害[6],與諸多不良結(jié)局相關(guān)[5-12]。持續(xù)升高的共病患病率已成為各國(guó)衛(wèi)生體系面臨的重要問題[4,13-14]。雖然,目前中低收入國(guó)家(包括我國(guó))的共病患病率大多低于高收入國(guó)家[15-16],但也正在逐漸接近高收入國(guó)家水平[14]。中老年人是慢性病發(fā)病和死亡的高危人群[2,17],因此有必要了解我國(guó)中老年人群共病的患病情況和特征,以便為患者提供合適的衛(wèi)生服務(wù)。共病對(duì)衛(wèi)生服務(wù)利用和醫(yī)療費(fèi)用的影響是一個(gè)值得研究的話題。多項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn),慢性病患病數(shù)量的增加與衛(wèi)生服務(wù)利用、醫(yī)療費(fèi)用的增加明顯相關(guān)[18-23]。然而,我國(guó)既往研究多為地區(qū)性調(diào)查[18,24-25],缺少全國(guó)性數(shù)據(jù)的調(diào)查結(jié)果。另外,既往研究多采用線性回歸等傳統(tǒng)方法估計(jì)共病對(duì)醫(yī)療費(fèi)用的平均影響[9,26],結(jié)果偏向反映中心位置的情況,當(dāng)模型殘差不滿足正態(tài)分布時(shí),不能很好反映分布的非中心位置情況,忽略了共病對(duì)高醫(yī)療費(fèi)用人群的影響與對(duì)低費(fèi)用人群的影響可能存在很大不同[27],而分位數(shù)回歸能彌補(bǔ)這一不足,可以利用數(shù)據(jù)全部的信息估計(jì)共病對(duì)醫(yī)療費(fèi)用分布不同位置的影響[28]。因此,基于以往研究的經(jīng)驗(yàn)和不足,本研究采用中國(guó)健康與養(yǎng)老追蹤調(diào) 查(China Health and Retirement Longitudinal Study,CHARLS)2018年的全國(guó)代表性數(shù)據(jù),調(diào)查我國(guó)中老年人群慢性病共病的患病情況和特征,分析共病對(duì)衛(wèi)生服務(wù)利用和醫(yī)療費(fèi)用的影響,從而為開展慢性病共病相關(guān)衛(wèi)生服務(wù)提供依據(jù)。
1.1 一般資料 CHARLS數(shù)據(jù)庫(kù)包含我國(guó)中老年人群(≥45歲)及其配偶的全國(guó)代表性、高質(zhì)量、縱向調(diào)查數(shù)據(jù)[29]。該數(shù)據(jù)的基線調(diào)查于2011年6月至2012年3月進(jìn)行,包括全國(guó)28個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)150個(gè)縣的17 708例受訪者;然后每?jī)赡觊_展一次跟蹤調(diào)查,收集了包括社會(huì)人口學(xué)特征、家庭、醫(yī)療保健和保險(xiǎn)、醫(yī)療費(fèi)用等大量信息[29]。本研究于2021年4—10月采用CHARLS 2018年數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,在刪除結(jié)局變量、慢性病數(shù)量變量及協(xié)變量存在缺失的受訪者后,最終納入中老年人16 674例。
1.2 研究方法 (1)受訪者的慢性病患病情況,以其自我報(bào)告的14種慢性病患病與否來評(píng)估,包括高血壓、血脂異常、糖尿病、癌癥、慢性肺部疾病、肝病、心臟疾病、卒中、腎臟疾病、胃部或其他消化系統(tǒng)疾病、情感及精神方面問題、記憶相關(guān)疾病、關(guān)節(jié)炎或風(fēng)濕病、哮喘。在CHARLS問卷中,受訪者會(huì)被問到“是否有醫(yī)生曾告訴過您有以下這些慢性病”,如回答“是”,則認(rèn)為患有該疾病。統(tǒng)計(jì)每位受訪者患慢性病的數(shù)量,并以此確定慢性病共病人群[20,30-31]。(2)本研究的結(jié)局指標(biāo)為受訪者的衛(wèi)生服務(wù)利用情況和醫(yī)療費(fèi)用。采用兩個(gè)二分類變量衡量患者的衛(wèi)生服務(wù)利用情況,即過去1年是否利用過住院服務(wù)、過去1個(gè)月是否利用過門診服務(wù)。醫(yī)療費(fèi)用的衡量包括4個(gè)變量,即過去1年的住院總費(fèi)用和住院自付費(fèi)用、過去1個(gè)月的門診總費(fèi)用和門診自付費(fèi)用。(3)本研究選取的協(xié)變量包括:性別、年齡、民族、婚姻狀況、受教育程度、居住狀況、居住地區(qū)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位、醫(yī)療保險(xiǎn)類型。其中,社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位采用“年人均家庭支出”指標(biāo)來衡量,先計(jì)算年人均家庭支出的四分位數(shù),然后根據(jù)四分位數(shù)將其劃分為Q1(<5 410.0元)、Q2(5 410.0~10 273.8元)、Q3(10 273.9~18 965.0元)、Q4(>18 965.0元)四組[31]。
1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用Stata 16.0統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。計(jì)數(shù)資料以相對(duì)數(shù)表示,組間比較采用χ2檢驗(yàn);呈非正態(tài)分布計(jì)量資料以中位數(shù)(下四分位數(shù),上四分位數(shù))〔M(P25,P75)〕表示,組間比較采用Kruskal-Wallis H檢驗(yàn);中老年人慢性病患病種數(shù)對(duì)衛(wèi)生服務(wù)利用的影響采用Logistic回歸分析;中老年人慢性病患病種數(shù)對(duì)醫(yī)療費(fèi)用的影響采用分位數(shù)回歸分析,其中,在較下百分位數(shù)(第10、25百分位數(shù))的回歸系數(shù)Coeff衡量了在醫(yī)療費(fèi)用較低的人群中慢性病患病種數(shù)對(duì)醫(yī)療費(fèi)用的影響,而在較上百分位數(shù)(第75、90百分位數(shù))的Coeff衡量了在醫(yī)療費(fèi)用較高的人群慢性病患病種數(shù)對(duì)醫(yī)療費(fèi)用的影響。以P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
2.1 中老年人的基本情況 16 674例中老年人中,男7 942例(47.63%)、女8 732例(52.37%),年齡45~54歲者4 369例(26.20%)、55~64歲者5 627例(33.75%)、65~74歲者4 563例(27.37%)、≥75歲者2 115例(12.68%),居住在東、中、西部地區(qū)者分別為5 676例(34.04%)、5 506例(33.02%)、5 492例(32.94%),見表1。
表1 中老年人的基本情況(n=16 674)Table 1 Characteristics of participants aged 45 and older
2.2 中老年人慢性病共病情況 (1)16 674例中老年人中,患慢性病者13 456例(80.70%),慢性病共病者9 561例(57.34%)。具體而言,患0、1、2、3、4、≥5種慢性病者分別為3 218例(19.30%)、3 895例(23.36%)、3 402例(20.41%)、2 473例(14.83%)、1 568例(9.40%)、2 118例(12.70%)。(2)在14種慢性病中,患病率較高的前4種疾病分別為關(guān)節(jié)炎或風(fēng)濕病〔6 711例(40.25%)〕、高血壓〔6 528例(39.15%)〕、胃部或消化系統(tǒng)疾病〔5 147例(30.87%)〕、血脂異?!? 737例(22.41%)〕。單?。ú缓喜⑵渌圆。┗疾÷瘦^低的兩種疾病分別為哮喘(1.80%,18/1 002)、記憶相關(guān)疾?。?.00%,27/675),見表2。(3)慢性病共病的常見疾病組合見表3。
表2 中老人的14種慢性病患病情況〔n(%)〕Table 2 Prevalence of 14 chronic diseases among respondents aged 45 and older
表3 中老人14種慢性病共病的常見組合〔n(%)〕Table 3 Common combinations of chronic diseases among respondents aged 45 and older
2.3 中老年人的衛(wèi)生服務(wù)利用及醫(yī)療費(fèi)用情況 16 674例中老年人中,過去1年利用過住院服務(wù)者2 624例(15.74%),利用過門診服務(wù)者2 588例(15.52%)。過去1年的住院總費(fèi)用中位數(shù)為7 000(3 012,15 000)元,住院自付費(fèi)用中位數(shù)為3 000(1 100,7 000)元;過去1個(gè)月的門診總費(fèi)用中位數(shù)為400(150,1 000)元,門診自付費(fèi)用中位數(shù)為300(100,800)元。不同慢性病患病種數(shù)患者的住院服務(wù)利用率、門診服務(wù)利用率,以及住院總費(fèi)用、住院自付費(fèi)用、門診總費(fèi)用、門診自付費(fèi)用比較,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05),見表4。
表4 不同慢性病患病種數(shù)患者的衛(wèi)生服務(wù)利用率及醫(yī)療費(fèi)用比較Table 4 Health service utilization and medical expenses among respondents aged 45 years and older by the number of chronic diseases
2.4 中老年人慢性病患病種數(shù)對(duì)衛(wèi)生服務(wù)利用影響的Logistic回歸分析 (1)以過去1年是否利用過住院服務(wù)為因變量(賦值:否=0,是=1),以慢性病患病種數(shù)為自變量,以性別、年齡、民族、婚姻狀況、受教育程度、居住狀況、居住地區(qū)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位、醫(yī)療保險(xiǎn)類型為控制變量,進(jìn)行Logistic回歸分析。單因素Logistic回歸分析結(jié)果顯示,患1、2、3、4、≥5種慢性病患者的住院服務(wù)利用率分別是未患慢性病者的2.020、3.284、4.929、6.768、10.684倍。多因素Logistic回歸分析結(jié)果顯示,在校正其他因素后,慢性病患病種數(shù)依然是中老年人住院服務(wù)利用的影響因素,患1、2、3、4、≥5種慢性病患者的住院服務(wù)利用率分別是未患慢性病者的1.882、2.939、4.231、5.723、8.671倍,見表5。
表5 中老年人慢性病患病種數(shù)對(duì)住院服務(wù)利用影響的多因素Logistic回歸分析Table 5 Multivariate Logistic regression analysis of the association of multimorbidity with inpatient service utilization in respondents aged 45 and older
(2)以過去1個(gè)月是否利用過門診服務(wù)為因變量(賦值:否=0,是=1),以慢性病患病種數(shù)為自變量,以性別、年齡、民族、婚姻狀況、受教育程度、居住狀況、居住地區(qū)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位、醫(yī)療保險(xiǎn)類型為控制變量,進(jìn)行Logistic回歸分析。單因素Logistic回歸分析結(jié)果顯示,患1、2、3、4、≥5種慢性病患者的門診服務(wù)利用率分別是未患慢性病者的1.598、2.329、3.407、3.456、5.028倍。多因素Logistic回歸分析結(jié)果顯示,在校正了其他因素之后,慢性病患病種數(shù)依然是中老年人門診服務(wù)利用的影響因素,患1、2、3、4、≥5種慢性病患者的門診服務(wù)利用率分別是未患慢性病者的1.684、2.481、3.691、3.774、5.577倍,見表6。
表6 中老年人慢性病患病種數(shù)對(duì)門診服務(wù)利用影響的多因素Logistic回歸分析Table 6 Multivariate Logistic regression analysis of the association of multimorbidity with outpatient service utilization in respondents aged 45 and older
2.5 中老年人慢性病共病對(duì)醫(yī)療費(fèi)用影響的分位數(shù)回歸分析 分別以住院總費(fèi)用(模型1)、住院自付費(fèi)用(模型2)、門診總費(fèi)用(模型3)、門診自付費(fèi)用(模型4)為因變量,以慢性病患病數(shù)量為自變量,以性別、年齡、民族、婚姻狀況、受教育程度、居住狀況、居住地區(qū)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位、醫(yī)療保險(xiǎn)類型為控制變量,進(jìn)行分位數(shù)回歸分析。結(jié)果顯示:(1)對(duì)于住院總費(fèi)用、住院自付費(fèi)用,在第10、25百分位數(shù),每增加1種慢性病對(duì)費(fèi)用無影響(P>0.05);在第50、75、90百分位數(shù),每增加1種慢性病費(fèi)用增加(住院總費(fèi)用的Coeff分別為346.67、863.00、1 248.43,住院自付費(fèi)用的Coeff分別為138.42、289.11、706.36);(2)對(duì)于門診總費(fèi)用、門診自付費(fèi)用,每增加1種慢性病則所有分位數(shù)水平的費(fèi)用增加(門診總費(fèi)用的Coeff分別為8.39、24.57、43.62、114.98、196.33,門診自付費(fèi)用的Coeff分別為4.24、12.50、36.86、58.60、128.56),見表 7。
表7 中老年人慢性病共病對(duì)醫(yī)療費(fèi)用影響的分位數(shù)回歸分析〔Coeff(95%CI)〕Table 7 Quantile regression analysis of the association of medical expenses with multimorbidity in respondents aged 45 and older
本研究基于CHARLS 2018年全國(guó)性調(diào)查數(shù)據(jù)考察并分析了我國(guó)≥45歲人群的慢性病共病患病率、特征及其對(duì)衛(wèi)生服務(wù)利用、醫(yī)療費(fèi)用的影響。結(jié)果表明,我國(guó)超過半數(shù)(57.34%)的中老年人為慢性病共病患者。與國(guó)外調(diào)查相比,該數(shù)據(jù)低于瑞士老年人群(76.6%)[19],高于印度尼西亞中老年人群(20.8%)[32]。與國(guó)內(nèi)研究相比,本研究的結(jié)果較2011年(30.18%)和2015年(38.56%)相比有所增長(zhǎng)[26],且高于2018年針對(duì)我國(guó)山東中老年人群的調(diào)查結(jié)果(13.8%)[25]。由以上結(jié)果可見,本研究的患病率與其他研究存在較大差異,存在差異的可能原因是不同研究的數(shù)據(jù)來源、分析的疾病數(shù)量和類別、疾病測(cè)量方法、研究環(huán)境等存在不同。因此,為研究共病的真實(shí)變異情況,未來仍需開展更多的研究。
此外,本研究還描述了我國(guó)共病中較常出現(xiàn)的疾病類型和組合情況。在所研究的14種慢性病中,患病率高且常與其他疾病同時(shí)存在的依次為關(guān)節(jié)炎或風(fēng)濕病、高血壓、胃部或其他消化系統(tǒng)疾病、血脂異常,表現(xiàn)為關(guān)節(jié)炎多發(fā)病、胃腸道多發(fā)病和代謝性疾病的患病特征。一般而言,很難比較不同研究的共病患病特征,因?yàn)檠芯吭诼圆〉臄?shù)量和類型上存在差異,但現(xiàn)有的國(guó)內(nèi)外研究證據(jù)與本研究結(jié)果相似[14,33]。如針對(duì)芬蘭、西班牙、中國(guó)、印度等多國(guó)的研究結(jié)果表明,高血壓、白內(nèi)障、關(guān)節(jié)炎是常見的疾病類型,表現(xiàn)為代謝性疾?。ㄌ悄虿?、肥胖、高血壓)、精神關(guān)節(jié)(關(guān)節(jié)炎和抑郁癥)的患病模式和特征[14]。另一項(xiàng)以我國(guó)中老年人群為研究對(duì)象的證據(jù)認(rèn)為,代謝性多發(fā)?。ǜ哐獕旱龋?、胃腸道和肝腎多發(fā)?。ㄏ到y(tǒng)疾病等)、精神和關(guān)節(jié)炎多發(fā)?。ㄉ窠?jīng)衰弱、類風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎等)是常見的多發(fā)病模式[33]。造成關(guān)節(jié)炎等疾病高發(fā)的原因包括我國(guó)人口持續(xù)老齡化、肥胖、不健康的飲食方式等。證據(jù)表明,2017年我國(guó)60歲以上人群占比已達(dá)17.4%,肥胖人口在世界排名靠前[34],同時(shí)快速的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和城市化進(jìn)程使得我國(guó)的食品工業(yè)和居民飲食相關(guān)行為產(chǎn)生了巨大變化,表現(xiàn)為現(xiàn)代化高脂肪、糖、鈉和快餐式的飲食模式[34-35]。這些常見病的高發(fā)會(huì)對(duì)健康造成嚴(yán)重的后果。研究認(rèn)為,與無共病的人群相比,心臟代謝多發(fā)病人群有較高的死亡風(fēng)險(xiǎn),其次是胃腸道和肝腎多發(fā)病人群[33],因此需重點(diǎn)關(guān)注常見共病的防控。綜上,本研究在以往研究的基礎(chǔ)上為我國(guó)的共病防控提供了新的證據(jù)支持,政府及相關(guān)部門需加大對(duì)健康生活方式的宣傳力度,關(guān)注中老年人群,采取積極的應(yīng)對(duì)措施防控高發(fā)慢性病。
在我國(guó),慢性病數(shù)量的增加與衛(wèi)生服務(wù)利用增加明顯相關(guān),揭示了共病對(duì)衛(wèi)生服務(wù)利用的巨大影響。這個(gè)發(fā)現(xiàn)與既往高收入國(guó)家[36]和中低收入國(guó)家[37]的研究結(jié)果一致。造成這一結(jié)果的可能原因是患更多慢性病的個(gè)體常有著更差的健康狀況和生活質(zhì)量[9-11,25,36],包括身體功能下降、日常生活活動(dòng)能力下降、疼痛和不適、甚至殘疾,為減輕不適,患者常需要并尋求更多的??谱o(hù)理和醫(yī)療手段,促使衛(wèi)生服務(wù)利用增加[36,38]。本研究還發(fā)現(xiàn),慢性病數(shù)量的增加與更高的醫(yī)療總費(fèi)用和自付費(fèi)用相關(guān),這與早期使用傳統(tǒng)回歸研究的結(jié)果一致[39]??赡茉蚴请S著慢性病數(shù)量的增加,患者常需要更多的處方數(shù)、用藥數(shù)量、實(shí)驗(yàn)室檢查和影像學(xué)檢查[13],多重用藥又使得藥物不良事件的發(fā)生率升高,這在很大程度上增加了患者的醫(yī)療費(fèi)用和自付費(fèi)用。此外,較以往研究不同的是,本研究充分考慮到現(xiàn)實(shí)情況下醫(yī)療費(fèi)用數(shù)據(jù)分布的偏態(tài)性,選用分位數(shù)回歸方法揭示了慢性病數(shù)量與醫(yī)療費(fèi)用間關(guān)系的更穩(wěn)健的結(jié)果,發(fā)現(xiàn)了兩者之間更全面的聯(lián)系,即慢性病對(duì)醫(yī)療費(fèi)用的影響在不同分位數(shù)水平上不是恒定的,對(duì)于醫(yī)療費(fèi)用和自付費(fèi)用更高的人群,每增加1種慢性病常會(huì)造成更大的醫(yī)療支出。這種更高水平自付支出的患者更容易出現(xiàn)護(hù)理不足[39],且常會(huì)在住房、交通和食品等方面做出讓步,導(dǎo)致生活質(zhì)量和健康狀況進(jìn)一步下降,陷入惡性循環(huán),也給醫(yī)療系統(tǒng)帶來沉重負(fù)擔(dān)。由此可見,慢性病數(shù)量增加對(duì)醫(yī)療系統(tǒng)衛(wèi)生服務(wù)資源和醫(yī)療費(fèi)用的影響是不容忽視的,且對(duì)高醫(yī)療費(fèi)用支出的人群影響更明顯。發(fā)展初級(jí)保健被認(rèn)為是解決這一問題的可行方案。研究認(rèn)為,初級(jí)保健可以為慢性病患者提供更好的連續(xù)性護(hù)理,最終減少其住院和門急診次數(shù),降低其慢性病發(fā)作和并發(fā)癥發(fā)生風(fēng)險(xiǎn),從而降低患者的醫(yī)療費(fèi)用[24]。然而相較于專科治療,我國(guó)初級(jí)保健仍是薄弱環(huán)節(jié),需要建設(shè)一套訓(xùn)練有素、資源充足的初級(jí)保健體系。
本研究的優(yōu)勢(shì)首先在于使用了近期的全國(guó)代表性的數(shù)據(jù)來探討我國(guó)中老年人群慢性病的患病情況、特征及共病數(shù)量對(duì)衛(wèi)生服務(wù)利用和醫(yī)療費(fèi)用的影響。其次,在醫(yī)療費(fèi)用的分析中,本研究使用了分位數(shù)回歸方法來探究共病對(duì)醫(yī)療費(fèi)用的影響,與之前使用傳統(tǒng)方法(如廣義線性回歸模型[26])相比,能提供共病和醫(yī)療費(fèi)用之間更豐富的全局信息。本研究也存在一定的局限性:首先,本研究為橫斷面研究,因果推斷的能力受限,在未來可考慮使用CHARLS多次調(diào)查的數(shù)據(jù)進(jìn)行縱向分析;其次,本研究選取的慢性病的診斷由受訪者自我報(bào)告,可能存在偏倚;再次,本研究數(shù)據(jù)庫(kù)中包含的慢性病數(shù)量和類型有限。
綜上所述,我國(guó)中老年人共病情況較為嚴(yán)重,關(guān)節(jié)炎、胃部或其他消化系統(tǒng)疾病、代謝性疾病多與其他疾病組合共患,慢性病數(shù)量的增加與更高的衛(wèi)生服務(wù)利用率和醫(yī)療費(fèi)用相關(guān)。為應(yīng)對(duì)老齡化進(jìn)程下共病的挑戰(zhàn),政府及相關(guān)部門需以患病率較高的慢性病為“抓手”,關(guān)注中老年人身體健康,采取圍繞初級(jí)保健層面的應(yīng)對(duì)措施,有效管理共病帶來的衛(wèi)生服務(wù)需求和醫(yī)療經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。
志謝:感謝北京大學(xué)國(guó)家發(fā)展研究院和北京大學(xué)中國(guó)社會(huì)科學(xué)調(diào)查中心提供CHARLS數(shù)據(jù)。
作者貢獻(xiàn):范瀟茹負(fù)責(zé)研究的構(gòu)思與設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)校對(duì)、統(tǒng)計(jì)分析和撰寫論文初稿;陳莎參與數(shù)據(jù)的整理;施予寧負(fù)責(zé)結(jié)果的核對(duì)工作;郝春負(fù)責(zé)論文的質(zhì)量控制,對(duì)文章整體負(fù)責(zé)。
本文無利益沖突。